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《科技通报》2015,(12)
目的:在人体的各项运动中,运动骨骼肌的受力不均衡或者受力不当,都会导致肌肉和韧带损伤,研究运动骨骼肌受力特征并对分析其对韧带损伤的影响,指导运动肌肉和韧带损伤治疗。方法:采用计算机仿真模拟和医学临床跟踪方法分析运动骨骼肌的受力特征,并分析对韧带损伤的治疗效果。利用佩戴在胯部的加速度传感器对人体在跑步、静止、走路和跳跃几种动作下进行运动特征的原始数据采集,选用两个加速度传感器,定量分析人体运动行为的动作类型、行为模式,并提取相关的信息,指导韧带损伤治疗。结果:分析得到不同患者的运动骨骼肌受力特征张力模型,在运动骨骼肌肉的强直收缩曲线中,肌肉尚未恢复,就会产生新的记录,循环往复,成为连续的肌肉响应。结论:该方案指导韧带损伤治疗,提高韧带损伤康复率,提高对运动韧带损伤的预防和治疗效果。 相似文献
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膝关节前交叉韧带断裂是常见而严重的运动损伤之一,损伤后造成膝关节的功能性不稳及后遗病变,严重影响患者的生活质量,需手术治疗重建韧带恢复其功能。节镜下重建ACL技术成熟且具有创伤小、康复快等优点,是目前治疗膝关节前交叉韧带损伤的主要治疗方法。笔者对关节镜下ACL重建术的研究进展综述如下。 相似文献
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将本体概念引入综合评价体系中,通过建立评价体系的本体框架模型对领域内评语进行分析与获取,形成形式化的本体实例,同时结合模糊推理与决策逻辑对获取的评语进行分类汇总,最终自动生成领域内的综合评价文本。 相似文献
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《西藏科技》2017,(4)
调查留置导尿管拔管前膀胱功能训练对拔管后排尿情况的影响。采用实验性研究方法,对外科系统中留置导尿的患者在留置导尿拔管前膀胱功能训练与否所产生的结果进行对比试验。将60位患者随机分为试验组和对照组各30例。其中实验组进行膀胱功能训练,对照组不进行训练,对比两组患者拔管后自行排尿情况。试验组30例留置导尿管患者中拔管后排尿顺利17例,排尿困难7例,尿失禁、尿急患者6例。对照组中排尿顺利患者8例,排尿困难患者18例,尿失禁、尿急患者4例。两组进行χ2检验,有显著性差异,具有统计学意义(P0.05)。结论留置导尿管患者拔管前进行膀胱功能训练对于患者拔管后排尿功能恢复具有促进作用,可以有效降低拔除尿管后排尿异常发生率。 相似文献
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基于SUMO本体的图书自动分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出基于SUMO本体的图书自动分类模型.该模型首先对收集的各类图书信息进行预处理,形成高维的词向量空间,然后利用我们设计的基于SUMO本体的映射算法将其映射成低维的概念向童空间进行图书自动分类模型的训练.当用户输入图书信息时,模型会对这些信息进行相同处理,并利用训练好的分类模型将其归到相应的类别中.实验表明,该模型能够简化图书自动分类的过程,降低向量维度,提高分类效率,有效保证图书分类的准确率和召回率. 相似文献
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踝关节是人体下肢的三大关节之一,是人体运动的重要枢纽及承重关节,也是本体感觉与平衡功能的综合反映。同时,躁关节又是体育运动中最易受损伤的关节,其发生率占运动性损伤的10％-30％,尤其是篮球、足球、排球、田径运动员易发此病,是使许多优秀运动员倍受困扰的运动损伤之一,踝关节稳定性与本体感觉系统密切联系,本文综述了国内外近几年踝关节本体感觉的研究进展,为预防踝关节损伤及损伤后踝关节的康复提供理论参考。 相似文献
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《科技通报》2017,(9)
目的:构建人体膝关节力学模型和屈曲运动力学特征。方法:将受试者CT扫描图片导入Mim-ics 10.1建模软件中,将处理后的CT图片导入有限元网格划分软件Hyper Meh中完成网格划分,获取有限元模型。结果:采用所构建膝关节三维有限元模型得到的仿真曲线与碰撞实验结果曲线基本一致。在0°~90°区间内,前交叉韧带张力随膝关节屈曲角度的逐渐增加呈下降趋势,后交叉韧带张力随膝关节屈曲角度的逐渐增加呈上升趋势,但上升幅度较小,且二者之间不存在交点。在膝关节屈曲过程中,髌骨受到的压力随膝关节屈曲角度的增大呈上升趋势,在屈曲为90°时达到最大值。内侧半月板剪切应力峰值出现在中后部,约为3.34 MPa,挤压应力峰值出现在后部,约3.02 MPa,接触压峰值出现在后部,约为3.6 MPa;外侧半月板剪切应力峰值出现在前角,约为2.92 MPa,挤压应力峰值在前角,约2.77MPa,接触压峰值出现在前部,约为3.17 MPa。股骨软骨剪切应力峰值在内侧髁软骨处,约为1.85 MPa,挤压应力峰值在内侧髁处,约2.33 MPa,接触压峰值在外侧髁软骨处,约为2.83 MPa。结论:所构建模型能为研究膝关节屈曲运动力学特征提供可靠的有限元模型。 相似文献
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《科技通报》2017,(1)
目的:是对乳腺癌患者术后恢复过程中康复治疗的临床效果。方法:以50名乳腺癌患者为研究对象,并将其平均分成实验组以及对照组,在手术前对两组的成员进行手术前的宣教以及评定,在手术之后,对对照组进行宣教和心理疏导,对实验组则进行一定的康复训练,在21天后对两组患者的水肿程度、外展功能以及上举功能上的状态进行评定,之后再对患者术后所产生的患侧上肢的水肿程度、皮下积液以及皮瓣坏死等并发症情况进行观察。结果:21天后的患肢功能评定状况,实验组的患者明显比对照组的好,术后上肢的功能和术后的并发症发生情况方面,也是实验组的患者比较优秀。结论:乳腺癌患者的术后恢复中,康复治疗具有十分显著的效果,并以本文的临床试验结果为依据,提出了针对乳腺癌患者术后恢复的三条建议,包括心理治疗、运动治疗以及营养治疗。 相似文献
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架空输电线路铁塔结构是我国主要的输电方式,一旦发生损伤破坏将造成严重的经济损失。本文提出了一种基于随机森林的数据融合架空输电线路损伤识别方法。首先,采用多个传感器获取铁塔在不同损伤位置和程度上的振动加速度信号,并运用小波包对其进行多层分解;然后,将提取出来的各频带能量值构成特征向量输入到相应的随机森林进行训练和测试;最后,将多个随机森林分类器的次级决策进行数据融合,做出最终铁塔损失情况决策。应用该方法对500kV高压输电铁塔模型进行试验,并与单一分类器相比较。通过对实验数据的分析表明,该方法对铁塔损伤的识别效果优于单一RF分类器,可以有效地改善单一分类器的识别能力。同时也表明该方法具有较好的分类效果和容错能力。 相似文献
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目的:分析运动性创伤后遗症的治疗过程。方法:对某医院康复医学科运动创伤后遗症治疗部门训练的20例运动创伤后遗症患者进行治疗,所有患者在进行运动型创伤后遗症治疗前、后各作一次评测,评测的内容有:ASIA损害分级、ASIA运动分以及感觉分、MBI。本文只对患者治疗前的Ashworth痉挛分级进行评测,对所有患者的治疗时间进行统计,同时求出ASIA运动分以及感觉分、MBI治疗前后的变化量,以及ASIA与MBI效率(变化量/治疗时间),并且对患者神经性功能进行评分。结果:在对运动性创伤后遗症患者进行治疗的过程中,ASIA运动分与MBI在训练后有显著提高,ASIA感觉分训练前后无显著性差异。痉挛严重程度和病程呈正相关;病程和治疗前MBI呈正相关;MBI和ASIA运动分呈正相关。ASIA运动平均效率为0.13,MBI平均效率为0.56。治疗前运动性创伤后遗症患者五组神经功能评分不具有统计学意义。运动性创伤后遗症患者手术前后的自理能力、转移、行走以及总分均较治疗前有显著性差异;而括约肌功能虽然较治疗前有所好转,但无显著性差异。结论:随着运动性创伤时间的增加,痉挛情况逐渐严重;运动性创伤后遗症治疗有助于增强患者的运动功能及神经功能。 相似文献
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本文以大学生篮球运动员膝关节损伤为研究对象,通过文献资料法、逻辑分析法及实地观察法对大学生篮球运动员膝关节损伤进行分析。结果表明其损伤类型主要有半月板损伤、髌骨劳损、内侧副韧带损伤等,损伤原因主要由膝关节解剖结构与生理特点及训练三方面构成,并为预防损伤提出建议。 相似文献
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本文以大学生篮球运动员膝关节损伤为研究对象,通过文献资料法、逻辑分析法及实地观察法对大学生篮球运动员膝关节损伤进行分析。结果表明其损伤类型主要有半月板损伤、髌骨劳损、内侧副韧带损伤等,损伤原因主要由膝关节解剖结构与生理特点及训练三方面构成,并为预防损伤提出建议。 相似文献
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对人体体育运动训练过程中的受力行为进行分解建模,可以定量分析人体受力特征,为实现多传感器信息融合的运动受力行为识别奠定基础。传统方法中采用熵聚类泛函的人体运动神经元受力行为分析方法,无法实现对复杂运动状态下的人体受力缺失数据的模拟和分析。提出一种基于RFID缺失数据概率泛函的人体运动受力行为分解,将加速度传感器与RFID结合,采用缺失数据概率泛函算法对感知的运动关节节点进行受力行为分解,提取了不同传感器节点输出信号关联特征,实现对人体运动特征行为分解算法和模型的改进。实验结果表明,该模型能准确采集到人体的上体和下肢的运动受力数据,受力行为分解准确具体,定量刻画人体在各种运动模型下的受力特性,从而指导运动训练,应用价值较高。 相似文献
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文章提出两种Web环境下的语义挖掘模型,分别是基于语义标注的Web语义挖掘模型,即在语义标注的基础上实现智能化知识挖掘过程,获取高质量知识模式;基于本体映射的Web语义挖掘模型,即参照领域本体概念体系,运用本体映射技术,对所获取的知识模式进行语义修正.通过对语义分类模式的预测准确率、模型创建速度的实验对比分析,基于本体映射的Web语义挖掘模型所提出的算法略占优势. 相似文献
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构建本体时获取概念方法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
论述了领域本体构建中本体概念获取的重要性,介绍了领域本体概念的获取方法,并且以食品安全领域本体构建为例对每种方法进行说明,最后对每种方法的适用性和本体概念具备的特征进行讨论,对于领域本体构建时概念的获取具有启发作用. 相似文献
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中文本体的自动获取与评估算法分析 总被引：6，自引：0，他引：6
在下一代互联网,即语义网中,信息模式建立在本体描述之上。由于手工构建本体是一项工作量巨大并且繁杂的任务,因而,能否自动构建本体正逐渐成为语义网使用的关键性要素。在这样的背景下,本文对比和借鉴了国内外本体自动获取的方法和思路,将中文领域本体的提取划分为文本预处理、本体抽取和本体关系获取三个阶段。接着,本文讨论了这三个步骤所涉及的算法,包括基于统计模式对文本抽词、基于奇异值分解从词—文档矩阵中提取本体、基于语义相似度对本体进行聚类等。对于本体自动获取的效果评估,本文提出了利用计算手工和自动两种方式得到的本体相似度来进行衡量的思路。 相似文献